「 推測統計(推定) 」一覧

NO IMAGE

尤度関数(likelihood function)

定義 尤度関数(likelihood function)とは、標本データの観測確率=f(モデルの未知のパラメータ)、の形の関数である。 全ての尤度関数は、確率ないし確率密度(probability density)の積で表現するという決まりがある。 尤度関数の対数をとったものが対数尤度関数(l...

NO IMAGE

プロットされた点と点を結ぶ曲線の作成方法

プロットされた点と点を結ぶ曲線を作成する方法には(1) ノンパラメトリックアプローチ (2) パラメトリックアプローチがある。 ノンパラメトリック・アプローチは全員に共通する特定の関数を当てはめない方法である。 パラメトリック・アプローチは特定の関数を当てはめる方法である。 ノンパラメトリ...

NO IMAGE

最尤推定法

定義 最尤推定法とは、特定の標本データを観測する確率を最大にする未知の母集団パラメータを推測する方法である。 実際には尤度関数を作成し、尤度関数(ないし対数尤度関数)が最大値を取るパラメータを推定する。 最尤推定法の利点 標本サイズが十分に大きい場合、最尤推定法による推定値には3つの望ま...

NO IMAGE

不偏推定量 (unbiased estimator)

定義 不偏推定量 (unbiased estimator)とは、推定量の期待値が推定すべき母数に等しい(性質を持つ)推定量のことである。 例えば、標本平均は不偏推定量であるが、標本分散は不偏推定量ではないことが知られている。 関連 推定量のバイアス

NO IMAGE

点推定 (point estimate)

定義 点推定(point estimate)とは、標本から母数を点(=1つの数値)で推定することである。点推定の結果として出力される数値が点推定値である。 関連 区間推定 点推定は区間推定と対になる概念である。

NO IMAGE

区間推定

定義 区間推定とは、標本から、母数を含んでいそうだと予測される範囲を求めることである。 1回の区間推定の結果は1つの範囲である。複数回の区間推定を繰り返せば、複数の範囲が得られる。この複数の範囲のうち、n%のものが実際に真の母数を含んでいると考えられる時、これら1つ1つの範囲をn%信頼区間と...

NO IMAGE

信頼区間 (confidence interval)

定義 信頼区間(confidence interval)とは、区間推定を繰り返した場合に、(1-α)%の確率で真の母数を含む範囲のことである。 通常 1-α = 95%が使用され、この信頼水準における信頼区間を 95%信頼区間と呼ぶ。 信頼区間の性質 信頼区間の幅は、標本数の平方根に近似...

NO IMAGE

推定量(estimator)と推定値(estimate)

推定量は確率変数であり、推定値はその実現値である。 推定量は通常、標本分布のx軸に相当するものである。 即ち、関心を持っている(=値を知りたいと思っている)母数を推定するための標本分布における統計量である。

スポンサーリンク
レクタングル(大)
レクタングル(大)
1 2